Abstract
Introduzione: La letteratura dimostra che il comportamento adattativo durante compiti con paradigma di reversal learning è influenzato dagli stati emotivi. Nella malattia di Parkinson (MP), un basso livello di dopamina limita l'apprendimento di nuove informazioni. Sono tuttavia necessarie ulteriori ricerche per esaminare i circuiti neurali alla base della relazione tra stati emotivi e il comportamento d’apprendimento. Obiettivi: Lo studio si propone si indagare l'influenza delle emozioni sulla capacità di aggiornare le informazioni della memoria associativa nei soggetti con MP, sia negli stati dopaminergici ON sia OFF; di sviluppare una versione aggiornata di un modello neurocomputazionale delgangli della base, incorporando l'effetto degli input limbici nei circuiti neurali; di adattare il modello ai dati comportamentali di ogni singolo soggetto, attraverso una procedura di stima automatica dei parametri. Metodi: E’ prevista l’inclusione di 23 pazienti con MP in fase iniziale e 23 soggetti di controllo. Due esperimenti con emozioni internamente e esternamente indotte sono stati realizzati con un paradigma di reversal learning. Confronteremo i parametri delle prestazioni (accuratezza, tempi di reazione) ricavati dai dati comportamentali dei controlli con quelli dei pazienti in fase ON e OFF Confronteremo inoltre l'aderenza del modello alle prestazioni individuali di tutti i partecipanti. Infine, applicheremo una procedura di stima automatica dei parametri per individuare i parametri rivelanti sulla prestazione del gruppo. Risultati attesi: Ci aspettiamo di trovare differenze significative nei tempi di reazione e nell’accuratezza delle prestazioni tra i gruppi controlli vs pazienti con MP in fase OFF e ON. Inoltre, prevediamo che il modello sia in grado di riprodurre le prestazioni individuali di tutti i partecipanti reclutati. Infine, ci attendiamo di identificare i parametri chiave del gruppo al fine di perfezionare i modelli precedentemente proposti in letteratura.
Risultati raggiunti
Lo studio caso-controllo multicentrico (Università di Bologna e Università di Genova) si proponeva di indagare come le emozioni influenzino la capacità di aggiornare la memoria associativa negli individui affetti da malattia di Parkinson in fase iniziale, cioè prima della comparsa delle fluttuazioni motorie, e in relazione alla terapia dopaminergica. A tal fine è stato adottato un approccio multimodale che combina esperimenti comportamentali e modellizzazione neurocomputazionale. Sono stati impiegati due paradigmi sperimentali di reversal learning: (i) un compito di Emotional Reversal Learning, volto a indagare l'effetto della valenza emotiva sull'apprendimento flessibile, e (ii) un compito di Probabilistic Reversal Learning, finalizzato a valutare la capacità di adattare il comportamento in presenza di contingenze probabilistiche variabili. Sono stati reclutati presso i due centri 46 pazienti affetti da malattia di Parkinson e 46 controlli sani appaiati per sesso ed età. Tutti i partecipanti hanno eseguito i due compiti di apprendimento a contenuto emotivo. I pazienti con malattia di Parkinson sono stati valutati sia prima sia dopo aver assunto la terapia dopaminergica in due sessioni distinte. E’ stato quindi sviluppato e validato un modello neurocomputazionale dei gangli della base in grado di integrare l'elaborazione delle informazioni emotive, implementando un modello dei gangli della base precedentemente sviluppato che aveva già dimostrato la capacità di riprodurre i processi motori e di apprendimento sia in soggetti sani sia in pazienti affetti da malattia di Parkinson. Sulla base delle evidenze neurofisiologiche relative alle interazioni tra sistema limbico e gangli della base sono stati integrati nel modello gli input emotivi. Il modello neurocomputazionale così ottenuto è stato utilizzato per simulare i paradigmi di emotional reversal learning e di probabilistic reversal learning, confrontando gli output del modello con i dati comportamentali raccolti nei soggetti sani e nei pazienti con malattia di Parkinson. Infine, sono state condotte analisi di sensibilità sui principali parametri del modello per valutare se la modulazione emotiva delle dinamiche dei gangli della base fosse in grado di spiegare le differenze comportamentali osservate tra i gruppi sperimentali e tra le diverse condizioni di terapia dopaminergica. I risultati del modello computazionale sono stati presentati e discussi in congressi internazionali e sono oggetto di una pubblicazione scientifica su rivista internazionale indicizzata (Piermaria G et al. Ann Biomed Eng 2026). I risultati comportamentali sono stati analizzati e la disseminazione tramite pubblicazione scientifica è in corso. Il progetto ha permesso di migliorare la comprensione dell'elaborazione delle emozioni nelle fasi iniziali della malattia di Parkinson e della sua relazione con la memoria associativa, le funzioni cognitive e le caratteristiche motorie. Inoltre ha permesso di identificare gli effetti della terapia dopaminergica sulle funzioni emotive e cognitive. Lo sviluppo di un modello neurocomputazionale dei gangli della base coinvolti nell'elaborazione delle emozioni ha permesso di ampliare le conoscenze sui meccanismi neurali alla base della selezione delle azioni guidata dagli stati affettivi e delle interazioni tra il sistema limbico e i gangli della base. Attraverso il confronto delle simulazioni del modello in soggetti sani, pazienti con malattia di Parkinson e differenti stati farmacologici, il modello può fornire nuove informazioni sui meccanismi patologici della selezione delle azioni e sulla modulazione del comportamento dipendente dalla dopamina. Oltre alla malattia di Parkinson, il modello potrebbe essere esteso ad altre patologie neurologiche e psichiatriche caratterizzate da deficit nei compiti di reversal learning.Dettagli del progetto
Responsabile scientifico: Pietro Cortelli
Strutture Unibo coinvolte:
Dipartimento di Scienze Biomediche e Neuromotorie
Coordinatore:
Università degli Studi di GENOVA(Italy)
Contributo totale di progetto: Euro (EUR) 203.265,00
Contributo totale Unibo: Euro (EUR) 132.075,00
Durata del progetto in mesi: 24
Data di inizio
18/10/2023
Data di fine:
28/02/2026
